生成对抗网络（GAN）手写数字生成

文章目录

• 一、前言
• 二、前期工作
• • [1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）](#1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）)
• 二、什么是生成对抗网络
• • [1. 简单介绍](#1. 简单介绍)
  • [2. 应用领域](#2. 应用领域)
• 三、网络结构
• 四、构建生成器
• 五、构建鉴别器
• 六、训练模型
• • [1. 保存样例图片](#1. 保存样例图片)
  • [2. 训练模型](#2. 训练模型)
• 七、生成动图

一、前言

我的环境：

• 语言环境：Python3.6.5
• 编译器：jupyter notebook
• 深度学习环境：TensorFlow2.4.1

往期精彩内容：

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二、前期工作

1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")

if gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)  #设置GPU显存用量按需使用
    tf.config.set_visible_devices([gpus[0]],"GPU")
    
# 打印显卡信息，确认GPU可用
print(gpus)

from tensorflow.keras import layers, datasets, Sequential, Model, optimizers
from tensorflow.keras.layers import LeakyReLU, UpSampling2D, Conv2D

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy             as np
import sys,os,pathlib

img_shape  = (28, 28, 1)
latent_dim = 200

二、什么是生成对抗网络

1. 简单介绍

生成对抗网络（GAN） 包含生成器和判别器，两个模型通过对抗训练不断学习、进化。

• 生成器(Generator)：生成数据（大部分情况下是图像），目的是"骗过"判别器。
• 鉴别器(Discriminator)：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出生成器生成的"假数据"。

2. 应用领域

GAN 的应用十分广泛，它的应用包括图像合成、风格迁移、照片修复以及照片编辑，数据增强等等。

1）风格迁移

图像风格迁移是将图像A的风格转换到图像B中去，得到新的图像。

2）图像生成

GAN 不但能生成人脸，还能生成其他类型的图片，比如漫画人物。

三、网络结构

简单来讲，就是用生成器生成手写数字图像，用鉴别器鉴别图像的真假。二者相互对抗学习（卷），在对抗学习（卷）的过程中不断完善自己，直至生成器可以生成以假乱真的图片（鉴别器无法判断其真假）。结构图如下：

GAN步骤：

• 1.生成器（Generator）接收随机数并返回生成图像。
• 2.将生成的数字图像与实际数据集中的数字图像一起送到鉴别器（Discriminator）。
• 3.鉴别器（Discriminator）接收真实和假图像并返回概率，0到1之间的数字，1表示真，0表示假。

四、构建生成器

def build_generator():
    # ======================================= #
    #     生成器，输入一串随机数字生成图片
    # ======================================= #
    model = Sequential([
        layers.Dense(256, input_dim=latent_dim),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),               # 高级一点的激活函数
        layers.BatchNormalization(momentum=0.8),   # BN 归一化
        
        layers.Dense(512),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.BatchNormalization(momentum=0.8),
        
        layers.Dense(1024),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.BatchNormalization(momentum=0.8),
        
        layers.Dense(np.prod(img_shape), activation='tanh'),
        layers.Reshape(img_shape)
    ])

    noise = layers.Input(shape=(latent_dim,))
    img = model(noise)

    return Model(noise, img)

五、构建鉴别器

def build_discriminator():
    # ===================================== #
    #   鉴别器，对输入的图片进行判别真假
    # ===================================== #
    model = Sequential([
        layers.Flatten(input_shape=img_shape),
        layers.Dense(512),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.Dense(256),
        layers.LeakyReLU(alpha=0.2),
        layers.Dense(1, activation='sigmoid')
    ])

    img = layers.Input(shape=img_shape)
    validity = model(img)

    return Model(img, validity)

# 创建判别器
discriminator = build_discriminator()
# 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(1e-4)
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy',
                      optimizer=optimizer,
                      metrics=['accuracy'])

# 创建生成器 
generator = build_generator()
gan_input = layers.Input(shape=(latent_dim,))
img = generator(gan_input)

# 对生成的假图片进行预测
validity = discriminator(img)
combined = Model(gan_input, validity)
combined.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)

六、训练模型

1. 保存样例图片

def sample_images(epoch):
    """
    保存样例图片
    """
    row, col = 4, 4
    noise = np.random.normal(0, 1, (row*col, latent_dim))
    gen_imgs = generator.predict(noise)

    fig, axs = plt.subplots(row, col)
    cnt = 0
    for i in range(row):
        for j in range(col):
            axs[i,j].imshow(gen_imgs[cnt, :,:,0], cmap='gray')
            axs[i,j].axis('off')
            cnt += 1
    fig.savefig("images/%05d.png" % epoch)
    plt.close()

2. 训练模型

train_on_batch：函数接受单批数据，执行反向传播，然后更新模型参数，该批数据的大小可以是任意的，即，它不需要提供明确的批量大小，属于精细化控制训练模型。

def train(epochs, batch_size=128, sample_interval=50):
    # 加载数据
    (train_images,_), (_,_) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

    # 将图片标准化到 [-1, 1] 区间内   
    train_images = (train_images - 127.5) / 127.5
    # 数据
    train_images = np.expand_dims(train_images, axis=3)

    # 创建标签
    true = np.ones((batch_size, 1))
    fake = np.zeros((batch_size, 1))
    
    # 进行循环训练
    for epoch in range(epochs): 

        # 随机选择 batch_size 张图片
        idx = np.random.randint(0, train_images.shape[0], batch_size)
        imgs = train_images[idx]      
        
        # 生成噪音
        noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, latent_dim))
        # 生成器通过噪音生成图片，gen_imgs的shape为：(128, 28, 28, 1)
        gen_imgs = generator.predict(noise)
        
        # 训练鉴别器 
        d_loss_true = discriminator.train_on_batch(imgs, true)
        d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(gen_imgs, fake)
        # 返回loss值
        d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_true, d_loss_fake)

        # 训练生成器
        noise = np.random.normal(0, 1, (batch_size, latent_dim))
        g_loss = combined.train_on_batch(noise, true)
        
        print ("%d [D loss: %f, acc.: %.2f%%] [G loss: %f]" % (epoch, d_loss[0], 100*d_loss[1], g_loss))

        # 保存样例图片
        if epoch % sample_interval == 0:
            sample_images(epoch)

train(epochs=30000, batch_size=256, sample_interval=200)

七、生成动图

如果报错：ModuleNotFoundError: No module named 'imageio' 可以使用：pip install imageio 安装 imageio 库。

import imageio

def compose_gif():
    # 图片地址
    data_dir = "images_old"
    data_dir = pathlib.Path(data_dir)
    paths    = list(data_dir.glob('*'))
    
    gif_images = []
    for path in paths:
        print(path)
        gif_images.append(imageio.imread(path))
    imageio.mimsave("test.gif",gif_images,fps=2)
    
compose_gif()